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内容介绍
光伏发电是一种利用太阳能光伏效应直接将太阳能转化为电能的技术，是目前可再生能源领域发展最快的能源之一。光伏发电系统的功率预测对于系统的运行和管理至关重要，能够帮助系统运营商合理安排发电计划，提高发电效率，降低运营成本。在光伏发电系统中，功率受到诸多因素的影响，如太阳辐射、温度、风速等，因此需要建立准确的功率预测模型。
传统的光伏功率预测方法主要基于统计学或物理学原理，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。然而，这些方法在多变量、非线性关系的功率预测中存在一定的局限性。因此，基于BP神经网络的多变量光伏功率预测成为了研究的热点之一。
BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，具有强大的非线性拟合能力和适应性，能够有效地处理多变量、非线性关系的功率预测问题。其基本思想是通过不断地调整网络中的连接权值和阈值，使得网络的实际输出值尽可能接近于期望输出值，从而实现对功率的准确预测。
在进行基于BP神经网络的多变量光伏功率预测时，首先需要收集光伏发电系统的历史数据，包括太阳辐射、温度、风速等多个影响因素的数据。然后，利用这些数据对BP神经网络进行训练，不断调整网络参数，直至达到预定的训练目标。最后，利用训练好的BP神经网络模型对未来一定时期内的光伏功率进行预测。
基于BP神经网络的多变量光伏功率预测具有一定的优势和应用前景。首先，其能够充分考虑多个影响因素对功率的复杂影响，能够更准确地反映实际情况。其次，BP神经网络具有较强的通用性和适应性，能够适用于不同类型和规模的光伏发电系统。此外，随着人工智能和大数据技术的不断发展，基于BP神经网络的多变量光伏功率预测将会得到更广泛的应用。
然而，基于BP神经网络的多变量光伏功率预测也存在一些挑战和问题。首先，网络结构和参数的选择对预测结果有着重要影响，需要进行合理的设计和调整。其次，数据质量和数量的要求较高，需要充分的历史数据支持。最后，网络训练和预测过程中存在一定的计算复杂性和时间成本，需要进行合理的优化和提高效率。
综合来看，基于BP神经网络的多变量光伏功率预测是一种有效的预测方法，具有广阔的应用前景。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，相信这一方法将会在光伏发电领域发挥越来越重要的作用。希望未来能够有更多的研究和实践对其进行进一步的完善和推广，为光伏发电系统的运行和管理提供更多的支持和保障。
部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 范家铭.光伏发电并网的功率预测和控制策略[D].长沙理工大学,2019.
[2] 朱浩祎,于泳,王俊,等.计及雾霾影响的光伏功率短期预测方法:CN201910971238.1[P].CN110796292A[2023-12-25].
[3] 王政宇,王胜辉,李潇潇,等.基于人工鱼群优化BP神经网络的光伏功率预测算法[J].沈阳工程学院学报:自然科学版, 2022, 18(1):6.
[4] 张勃,张晓辉,姜军.基于BP神经网络的光伏发电功率预测模型[C]//中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十七届学术年会.中国电机工程学会;燕山大学, 2011.
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4 无人机应用方面
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5 无线传感器定位及布局方面
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7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
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